A Comparison of n Estimators for the Binomial Distribution
二项分布试验次数的估计方法比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用二项分布参数估计，未出现经济学离散选择机制或其他领域细分依据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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二项分布试验次数的估计方法比较
- 研究问题
- 给定重复进行同一二项试验所得的独立成功次数，如何估计未知试验次数，并应对成功概率较小时的估计不稳定？
- 方法与思路
- 作者考察试验次数的矩估计和最大似然估计，提出各自的稳定化版本，并用模拟描述这些方法的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要指出，成功概率未知且较小、试验次数较大时，两类原估计高度不稳定；论文提出稳定化方法并进行模拟考察。
- 阅读关注点
- 应核对稳定化规则、成功概率与试验次数的参数配置，以及稳定化对偏差、离散约束和估计变异的影响。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。稳定化公式和模拟数值未说明，不能判断改善幅度或推断所有参数区域均有优势。
原文摘要
Estimating the number, n, of trials, given a sequence of independent success counts obtained by replicating the n-trial experiment is less studied and a considerably harder problem than estimating p for the binomial distribution. Both the method of moments and the maximum likelihood estimators of n are considered. When p is unknown and small, while n is large, both estimators become highly unstable. Stabilized versions of these estimators are proposed, and their performance is described in terms of results obtained by simulation.